京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据科学中最好的5个机器学习API
文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的,因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术,对于大部分企业和组织而言,过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变,正如标准的API简化了应用程序的开发一样,机器学习API也降低了这一领域的门槛,让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。
机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性,让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时,将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势,IBM、Microsoft、Google、Amazon以及BigML等公司都为业务分析师和开发人员提供了自己的机器学习即服务(MLaaS),最近Khushbu Shah在KDnuggets上发表了一篇文章,介绍了这5个公司的机器学习API。
IBM Watson
IBM Watson Developer Cloud于2013年十一月推出,它提供了一套完整的API,简化了数据准备的流程,让开发者能够更容易地运行预测分析。作为一个认知服务,IBM Watson API允许开发人员利用机器学习技术,如自然语言处理、计算机视觉以和预测功能,来构建更加智能的产品、服务或者应用程序,通过在应用中嵌入IBM Watson,开发者还能够更好地理解用户是如何与应用程序交互的。
IBM Watson是一个包含听、看、说以及理解等感知功能的扩展工具集,它提供的API超过了25个,涵盖了近50种技术,其中最主要的服务包括:
机器翻译——帮助翻译不同语言组合中的文本
消息共振——找出短语或单词在预定人群中的流行度
问答——为主文档来源触发的查询提供直接的答案
用户模型——根据给定的文本预测人们的社会特征
Microsoft Azure机器学习API
Microsoft Azure机器学习是一个用于处理海量数据并构建预测型应用程序的平台,该平台提供的功能有自然语言处理、推荐引擎、模式识别、计算机视觉以及预测建模等,为了迎合数据科学家的喜好,Microsoft Azure机器学习平台还增加了对Python的支持,用户能够直接将Python代码片段发布成API。借助于Microsoft Azure机器学习API,数据科学家能够更容易地构建预测模型并缩短开发周期,其主要特性包括:
支持创建自定义的、可配置的R模块,让数据分析师或者数据科学家能够使用自己的R语言代码来执行训练或预测任务
支持自定义的Python脚本,这些脚本可以使用SciPy、SciKit-Learn、NumPy以及Pandas等数据科学类库
支持PB级的数据训练,支持Spark和Hadoop大数据处理平台
Google预测API
Google预测API是一个云端机器学习和模式匹配工具,它能够从BigQuery和Google云存储上读取数据,能够处理销售机会分析、客户情感分析、客户流失分析、垃圾邮件检测、文档分类、购买率预测、推荐和智能路由等用户场景。使用Google预测API的用户不需要人工智能的知识,只需要有一些基础的编程背景即可。Google预测API支持众多的编程语言,比如 .NET、Go、Google Web Toolkit、JavaScript、Objective C、PHP、Python、Ruby和Apps Script,基本覆盖了主流的编程语言。
Amazon机器学习API
Amazon机器学习API让用户不需要大量的数据专家就能够实现模型构建、数据清洗和统计分析等工作,简化了预测的实现流程。虽然该API有一些UI界面或者算法上的限制,但是却是用户友好和向导驱动的,它为开发者提供了一些可视化工具,让相关API的使用更直观、也更清晰。
Amazon机器学习API支持的用户场景包括:
通过分析信号水平特征对歌曲进行题材分类
通过对智能设备加速传感器捕获的数据以及陀螺仪的信号进行分析识别用户的活动,是上楼、下楼、平躺、坐下还是站立不动
通过分析用户行为预测用户是否能够成为付费用户
分析网站活动记录,发现系统中的假用户、机器人以及垃圾邮件制造者
BigML
BigML是一个对用户友好、对开发者友好的机器学习API,该项目的动机是让预测分析对用户而言更简单也更容易理解。BigML API提供了3种重要的模式:命令行接口、Web接口和RESTful API,其支持的主要功能包括异常检测、聚类分析、决策树的SunBurst可视化以及文本分析等。
借助于BigML,用户能够通过创建一个描述性的模型来理解复杂数据中各个属性和预测属性之间的关系,能够根据过去的样本数据创建预测模型,能够在BigML平台上维护模型并在远程使用。
本文链接:http://www.infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22